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CT图像中轮廓特征的提取
本文在分析 CT图片的特点的基础上,采用经典的 Roberts算子对其进行边缘检测,并对其进行了阈值分割、细化、后采用轮廓跟踪的方法,在 VC6.0的基础上设计了具有选择性的提取出 CT图片的外部或内部软组织轮廓的方法.
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MRI图像中颅骨不连续外轮廓的多分辨率提取
目前,许多医学图像处理(例如图像三维重构,图像建模,图像配准和图像融合等)都需要进行图像的边缘提取,因此边缘提取方法在医学图像处理中有极其重要的意义.轮廓闭合图像的边缘比较容易提取,而解剖和外伤等原因造成轮廓不连续时边缘提取比较复杂.美国和欧洲等发达国家从20世纪90年代后期开始着手医学图像不连续边缘提取方法的研究,国内的有关研究仍少见报道.本课题以脑图像为例,试图综合运用多分辨率法与八邻距距离转换法来提取脑图像的不连续外轮廓.研究结果表明,此方法在提取不连续脑图像的边缘时快速有效,同时可以去掉高频干扰,有利于图像的配准.
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全方向M型心动图中非功能运动的分离和修正
由于受到血液的冲击和周围肌肉的牵拉,B超探测到的心脏运动包含了功能性和非功能性两种运动,由此获得的心动波形图不能准确反映心脏的功能.首先采用改进的Canny算法并辅以改进的径向灰度搜索算法提取左心室短轴轮廓,然后使用基于傅里叶描述子的运动提取方法和质心主轴法获取心脏的非功能性运动,并从复合运动中剔除非功能性运动.基于该方法得到的心动曲线消除了心动波形图中的多线、偏移和被平滑等现象,经修正后的采样方向线能够跟随心脏特定结构的各方向平移,没有出现心动曲线随非功能运动位移和特征点失落等情况,可更准确地反映心脏结构特定部位的功能性运动.
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基于样条曲线的CT牙列图像齿间轮廓重构的研究
为了重构出相邻齿断面由于密度高度一致,造成在CT图像中丢失的边界轮廓线,先在已提取的牙列整体连续外轮廓上,根据切矢方向的变化,确定出相邻齿廓线的交汇点;再分别以两个相邻交汇点为端点,其间的轮廓点为型值点,构建标准B样条曲线作为部分齿廓线;然后,分别求出相邻齿廓线在交汇点处的一阶导矢,进而求出该交汇点处的平均导矢;后,以两两相对的交汇点为端点,构建Hermit样条插值曲线,该曲线即作为相邻齿间被丢失的轮廓线.用该方法可以成功地对两颗牙齿进行边界区分,进而提取轮廓,以达到对单颗牙齿进行三维重建,在仿真上能满足临床要求,为后续的牙颌仿真工作奠定了基础.
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眼前节组织OCT图像角膜中央厚度测量
目的:光相干层析技术(OCT)是近来发展起来的成像技术,而眼前节组织OCT图像生物测量技术在OCT设备国产化、打破此类医学设备的国外技术垄断,是急需解决的问题.方法:提出一种两步法解决SL-OCT图像角膜中央厚度测量问题,第一步粗定位,首先采用灰度阈值分割角膜OCT图像,利用一维的中值滤波对轮廓进行平滑,从而粗定位角膜的内外轮廓:第二精定位,采用三次曲线及小二乘法分段拟合角膜中央的内外轮廓,得到精确的角膜中央轮廓.根据轮廓坐标求取角膜中央厚度,算法使用VC++6.0编程实现.结果:对16例角膜OCT图像分别利用文中算法测量与ZEISS VISANTETM软件测量,对两种方法的测量结果运用配对t检验进行比较,对两组的个体重复测量的变异性采用变异系数,组内相关系数进行研究,配对t检验认为所用算法的测量结果与ZEISS VISANTETM性软件的测量结果一致,其结果的变异系数较小,组内的相关系数较大,具有较好的重复性.结论:所研究的算法可为国产的OCT设备的图像分析系统提供了一种测量功能,较好的精度,为开发具有自主知识产权的OCT成像仪打下一定的基础.
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基于磁共振图像的人眼晶状体轮廓特征提取的方法研究
目的:提出人眼晶状体轮廓特征提取的方法.方法:使用基于Perona-Malik模型的平滑算法以及数学形态学方法做预处理,使用Canny算子做边缘检测.结果:有效地提取出晶状体的轮廓.结论:所提出的方法在工程上具有可行性.
关键词： 晶状体 轮廓提取 Perona-Malik模型 数学形态学方法 Canny算子 -
尿沉渣中红细胞影像分析研究
作者研究了尿沉渣中细胞自动识别分类及分析技术,以计算机辅助诊断客观地完成尿液中细胞的定量分析,提高检验的精确度.提出了一种融合灰度空间和数学形态学梯度信息的细胞图像自动分割算法,以完成对红细胞的分割.在灰度梯度图像上采用数学形态学梯度与灰度阈值分割相结合的算法提取红细胞的轮廓,并分别赋予不同的标记.实现了单个细胞的检出.
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图像处理在X射线胶片缺陷识别中的应用
本文针对油气管道焊缝射线检测胶片的实际情况,提出一种用于气孔缺陷检测的方法,应用数字图像处理技术对气孔缺陷进行量化分析,并实现计算机辅助评片.
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轮胎子午线检测系统的匹配算法研究
本文结合轮胎的实际图像,在大量实验的基础上,总结出了适合轮胎子午线检测的方法.首先对图像进行预处理,包括灰度变换、阈值变换、边缘检测、轮廓提取和种子填充5个步骤,其次由于原始模板匹配算法存在计算量大、匹配速度慢、不精确;我们提出二次精确匹配算法从而解决了此问题,终得到满意结果.
